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资源 | 从医疗语音到灾难响应,这八大优质数据集快抱走

找靠谱数据集的痛苦数据科学领域的宝宝们都懂。文摘菌今天强力推荐一个很棒的数据平台Figure Eight。 先上网站链接:www.figure-eight.com 相比其他数据平台,这个平台的一大特点是,用于标注数据集的模板都可以复制,而且能够在Figure Eight平台扩展其应用。每个数据集里包含了原始数据、工作设计、教程、说明等等。 以下是几个被文摘菌选中的优质数据集: 谷歌数据集Open Images Dataset v4(包围盒) Open Images是一个包含九百万图片的数据集,使用了几千类图像级标签和包围盒进行标注。Open Images的第4版侧重于对象检测,用包围盒标注了170万图像,这些标注覆盖了按层次分组的600类对象。 这份数据集是2018年欧洲计算机视觉大会上举办的公开图像挑战赛的特征集。 数据集的更多信息 https

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【开发者的2018】GAN、AutoML、统一框架、语音等十大趋势

GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了,我对它是相当怀疑的。几年过去了,即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步,我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章之后,我更加怀疑了,因为这些文章说GAN并没有真正了解分布。但在2017年,事情有所改变。首先,一些新的有趣的架构(例如CycleGAN)和数学上改进的架构(例如Wasserstein GAN)让我实践了一些GAN网络,它们的表现一般,但在完成这两个程序之后,我确信我们可以,并且应该使用GAN来生成东西。 首先,我非常喜欢NVIDIA的一篇关于生成全高清图像的研究论文,生成的图像看起来非常真实(与一年前的64x64分辨率的令人毛骨悚然的人脸相比): 还有很多GAN在游戏行业的应用,例如用GAN生成游戏场景,英雄乃至整个世界。而且我认为我们必须意识到全新的造假水

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聚焦消费物联网市场,Synaptics要用人机交互和语音技术抢占AI高地

前有PC大放光彩,后有智能手机熠熠生辉,现又轮到人工智能市场风潮迭起。在这些浪潮中,享受了前两波红利的智能终端厂商和上下游企业,正卯足了劲要「吃」上下一波的「蛋糕」。 在这些厂商中,全球人机界面交互技术领先厂商Synaptics尤具代表性。一项数据表明,目前Synaptics的主要收入来自PC和手机市场,一个占88%,一个占12%。 随着全球PC市场的持续走衰和智能手机市场的高度饱和,Syanptics也一直在寻求变通之道。今年6月,Synaptics以收购科胜讯和Marvell多媒体解决方案事业部的实际行动,宣告了自己进军消费物联网市场和引领人机交互变革的决心。 雷锋网注:Synaptics CEORick Bergman 10月19日,在一场媒体沟通会上,Synaptics CEORick Bergman和Synaptics副总裁

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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